Was ist in Python ein Wickeln und Unschlag?

Was ist in Python ein Wickeln und Unschlag?

Pickling und Unpickling sind Prozesse in Python, die zum Serialisieren und Deserialisieren von Objekten verwendet werden. Serialisierung ist der Prozess des Konvertierens eines Objekts in einen Byte -Stream, der in einer Datei gespeichert oder über ein Netzwerk übertragen werden kann. Dieser Byte -Strom kann später deserialisiert oder nicht durchgelassen werden, um das ursprüngliche Objekt zu rekonstruieren.

In Python wird das pickle für diese Operationen verwendet. Das Wickeln verwandelt Python -Objekte in ein binäres Format, das gespeichert oder übertragen werden kann, und ruft das ursprüngliche Objekt aus diesem binären Format ab. Dies ist nützlich, um Objekte zu bestehen oder komplexe Datenstrukturen zwischen verschiedenen Teilen eines Programms oder verschiedenen Maschinen zu senden.

Das pickle -Modul unterstützt die meisten Python -Datentypen, einschließlich benutzerdefinierter Klasseninstanzen, ist jedoch spezifisch für Python und ist möglicherweise nicht mit anderen Programmiersprachen kompatibel.

Wie kann ich mit Wickeln Python -Objekte retten?

Um Python -Objekte zu speichern, können Sie folgende Schritte befolgen:

1. Importieren Sie das pickle :

    <code class="python">import pickle</code>

2. Erstellen oder erhalten Sie das Objekt, das Sie überlegen möchten:
   Zum Beispiel eine Liste oder ein Wörterbuch:

    <code class="python">data = {'key': 'value', 'number': 42}</code>

3. Öffnen Sie eine Datei im binären Schreibmodus:

    <code class="python">with open('data.pickle', 'wb') as file: # Use pickle.dump to serialize the object to the file pickle.dump(data, file)</code>

   In diesem Beispiel ist data.pickle die Datei, in der die serialisierten Daten gespeichert werden.

4. Öffnen Sie die Datei im binären Lesemodus, um das Objekt zu entfalten und abzurufen:

    <code class="python">with open('data.pickle', 'rb') as file: # Use pickle.load to deserialize the object from the file loaded_data = pickle.load(file)</code>

   Jetzt enthält loaded_data das ursprüngliche Objekt.

Hier ist ein komplettes Beispiel, das das Wickeln und die Unpickling demonstriert:

 <code class="python">import pickle # Object to be pickled data = {'key': 'value', 'number': 42} # Pickling with open('data.pickle', 'wb') as file: pickle.dump(data, file) # Unpickling with open('data.pickle', 'rb') as file: loaded_data = pickle.load(file) print(loaded_data) # Output: {'key': 'value', 'number': 42}</code>

Was sind die Sicherheitsüberlegungen, wenn sie Daten in Python auspischen?

Es kann zu erheblichen Sicherheitsrisiken eingehen, wenn die Daten aus einer nicht vertrauenswürdigen Quelle stammen. Hier sind einige wichtige Überlegungen:

1. Willkürliche Codeausführung:
   Das pickle kann während des Unschärfens beliebiger Python -Code ausführen. Wenn ein Angreifer die eingelegten Daten manipuliert, kann er einen böswilligen Code injizieren, der ausgeführt wird, wenn die Daten nicht verdickt sind. Dies ist besonders gefährlich in vernetzten Anwendungen, bei denen die Daten möglicherweise von einer nicht vertrauenswürdigen Quelle empfangen werden.
2. Datenvalidierung:
   Validieren Sie immer die Quelle und Integrität der eingelegten Daten, bevor Sie sich entfernen. Wenn die Daten nicht von einer vertrauenswürdigen Quelle stammen, sollte sie nicht nicht durcheinander gebracht werden.
3. Verwendung sicherer Alternativen:
   Erwägen Sie, sicherere Serialisierungsformate wie JSON oder MessagePack zu verwenden, die keine willkürliche Codeausführung zulassen. Das json -Modul in Python ist eine sichere Alternative zum Serialisieren von grundlegenden Datentypen.
4. Zugangskontrollen:
   Wenn nicht vermieden werden kann, stellen Sie sicher, dass die Anwendung mit minimalen Berechtigungen ausgeführt wird und strikte Zugriffskontrollen verwendet, um den potenziellen Schaden durch böswilligen Code zu begrenzen.
5. Fehlerbehandlung:
   Implementieren Sie eine robuste Fehlerbehandlung, um alle Ausnahmen zu erfassen und zu behandeln, die während des Unpickens auftreten, was auf einen Versuch hinweist, böswilliger Code auszuführen.

Hier ist ein Beispiel dafür, wie Sie mit Sicherheit mit Unpickling umgehen können:

 <code class="python">import pickle def safe_unpickle(file_path): try: with open(file_path, 'rb') as file: data = pickle.load(file) # Validate data here if necessary return data except (pickle.UnpicklingError, EOFError, ImportError, AttributeError) as e: print(f"Error unpickling: {e}") return None # Use the function loaded_data = safe_unpickle('data.pickle') if loaded_data is not None: print(loaded_data)</code>

Durch die Befolgung dieser Sicherheitsüberlegungen können Sie die Risiken mildern, die mit unpizzierten Daten in Python verbunden sind.

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